Das Petals-Tool ist eine dezentralisierte Plattform, die ein großes Sprachmodell wie Bloom-176b ausführt. Es ist in der Lage, kleine Teile des Modells zu laden, um Inferenz und Feinabstimmung durchzuführen. Die Inferenz für eine einzelne Batch dauert etwa 1 Sekunde pro Schritt (Token) und kann parallel bis zu Hunderten von Tokens pro Sekunde ausführen. Dieses Tool bietet mehr als nur eine klassische Sprachmodell-API. Es verwendet Feinabstimmungs-Sampling-Methoden und ermöglicht es den Benutzern, benutzerdefinierte Pfade auszuführen und versteckte Zustände zu sehen. Petals bietet auch eine flexible PyTorch-API und ist Teil des BigScience-Forschungsworkshop-Projekts.
Anwendungsfälle für Petals sind die natürliche Sprachverarbeitung, die Textgenerierung und die Sentimentanalyse. Mit Petals können Nutzer komplexe Sprachverarbeitungsaufgaben ausführen und dank der feinen Abstimmungsmöglichkeiten und der flexiblen API eine Vielzahl von Anwendungen entwickeln. Die dezentralisierte Natur von Petals ermöglicht es den Nutzern, die Verarbeitungsgeschwindigkeit zu maximieren und gleichzeitig eine hohe Genauigkeit bei der Analyse von Texten zu gewährleisten. Mit Petals können Forscher, Entwickler und Unternehmen innovative Lösungen für Sprachverarbeitungsaufgaben entwickeln und umsetzen.
